CData Connect AI を使って Windsurf IDE からリアルタイム BigQuery データにアクセス

Yazhini G
Technical Marketing Engineer

CData Connect AI のリモート MCP サーバーを活用して、Windsurf の Cascade エージェントが IDE 内からセキュアにBigQueryのリアルタイムデータにアクセスし、クエリを実行できるようにします。

Windsurf は、プロジェクトのコンテキストを理解し、エディタ内で複雑なタスクを自律的に実行するコーディングエージェント Cascade を中心に設計された AI ネイティブ IDE です。Cascade は MCP（Model Context Protocol） をサポートしており、エージェントが開発環境から離れることなく外部ツールやデータソースを検出し、呼び出すことができます。

Windsurf を CData Connect AI の組み込み MCP サーバー と連携することで、Cascade エージェントはガバナンスの効いたリアルタイムBigQuery のデータに IDE 内からアクセスできるようになります。これにより、開発者は自然言語プロンプトを使って、Windsurf から直接カタログの一覧表示、スキーマの確認、BigQuery のデータレコードのクエリが行えます。

この記事では、Connect AI での BigQuery 接続の設定、必要な Personal Access Token の生成、Windsurf への Connect AI MCP Server の設定、そして Cascade チャットからリアルタイムBigQuery のデータをクエリして連携を確認する方法について説明します。

BigQuery データ連携について

CData は、Google BigQuery のライブデータへのアクセスと統合を簡素化します。お客様は CData の接続機能を以下の目的で活用しています：

OAuth、OAuth JWT、GCP インスタンスなど、すぐに使える幅広い認証スキームのサポートにより、BigQuery へのアクセスを簡素化します。
BigQuery と他のアプリケーション間の双方向データアクセスにより、データワークフローを強化します。
SQL ストアドプロシージャを通じて、ジョブの開始・取得・キャンセル、テーブルの削除、ジョブロードの挿入など、主要な BigQuery アクションを実行できます。

多くの CData のお客様は、Google BigQuery をデータウェアハウスとして使用しており、CData ソリューションを使用して、別々のソースからビジネスデータを BigQuery に移行し、包括的な分析を行っています。また、BigQuery データの分析やレポート作成に当社の接続機能を使用するお客様も多く、両方のソリューションを使用しているお客様も多数います。

CData が Google BigQuery 体験をどのように向上させるかについての詳細は、ブログ記事をご覧ください：https://jp.cdata.com/blog/what-is-bigquery

はじめに

ステップ 1：Windsurf 用の BigQuery 接続を設定

Windsurf から BigQuery への接続は、CData Connect AI のリモート MCP サーバーによって実現されます。Windsurf からBigQuery のデータを操作するには、まず CData Connect AI で BigQuery 接続を作成・設定します。

Connect AI にログインし、Sources をクリック、次に Add Connection をクリック

Add Connection パネルから BigQuery を選択

BigQuery に接続するために必要な認証プロパティを入力します。
BigQuery 接続プロパティの取得・設定方法

Google BigQuery はOAuth 認証標準を使用します。個々のユーザーとしてGoogle API にアクセスするには、組み込みクレデンシャルを使うか、OAuth アプリを作成します。

OAuth では、Google Apps ドメインのユーザーとしてサービスアカウントを使ってアクセスすることもできます。サービスカウントでの認証では、OAuth JWT を取得するためのアプリケーションを登録する必要があります。

OAuth 値に加え、DatasetId、ProjectId を設定する必要があります。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
Save & Test をクリック
Permissions タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新

Personal Access Token を追加

Personal Access Token（PAT）は、Windsurf から Connect AI への接続を認証するために使用されます。きめ細かいアクセス制御を維持するため、連携ごとに個別の PAT を作成することをお勧めします。

Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして Settings を開く
Settings ページで Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリック
PAT にわかりやすい名前を付けて Create をクリック

Personal Access Token は作成時にのみ表示されるので、必ずコピーして安全な場所に保存してください

BigQuery 接続の設定と PAT の生成が完了したら、Windsurf から Connect AI 経由でBigQuery のデータに接続できます。

ステップ 2：Windsurf で Connect AI MCP を設定

次に、Cascade エージェントが Connect AI を通じてリアルタイムデータツールを検出・呼び出せるよう、Windsurf に Connect AI リモート MCP サーバーを設定します。

Windsurf IDE をダウンロードしてインストール
Windsurf を開き、右上のプロフィールアイコンをクリックして Windsurf Settings を選択
Cascade セクションで MCP Servers を見つけ、Open MCP Registry をクリック
MCP Marketplace で右上の Add custom MCP をクリック
この操作で mcp_config.json ファイルが開きます。以下の JSON を貼り付けてください：
```
{
    "mcpServers": {
        "cdata-mcp": {
            "serverUrl": "https://mcp.cloud.cdata.com/mcp",
            "headers": {
                "Authorization": "Basic your_base64_encoded_email_PAT",
                "Content-Type": "application/json"
            }
        }
    }
}
		
```
注意：Windsurf は Connect AI に対して Basic 認証を使用します。Connect AI のユーザーメールアドレスと先ほど作成した PAT を email:PAT の形式で連結し、その文字列を Base64 エンコードして Basic を先頭に付けてください。例えば [email protected]:ABC123...XYZ789 の場合、Authorization ヘッダーの値は Basic dXNlckBkb21haW4uY29tOkFCQzEyMy4uLlhZWjc4OQ== のようになります。
mcp_config.json ファイルを保存し、MCP Registry に戻る
Installed の下に cdata-mcp が表示され、Enabled とマークされていることを確認

MCP サーバーの登録と有効化が完了したら、Windsurf から Connect AI を通じてリアルタイムのBigQuery のデータをクエリする準備が整いました。

ステップ 3：Windsurf からリアルタイムのBigQuery のデータをクエリ

連携が完了したら、Windsurf の Cascade チャットパネルを使って自然言語プロンプトでリアルタイムのBigQuery のデータを操作できます。

Windsurf の上部バーで Editor から Agent に切り替えて新しい Cascade チャットを開く
チャットパネルの下部で cdata-mcp サーバーが表示され、トグルが有効になっていることを確認
以下のようなプロンプトを入力してエージェントとのやり取りを開始：
- cdata-mcp 接続内のすべてのカタログを一覧表示して
- BigQuery で利用可能なスキーマとテーブルを表示して
- BigQuery のデータのテーブルからトップ 5 件のレコードをクエリして
Cascade エージェントが Connect AI MCP Server を呼び出し、リアルタイムのBigQuery のデータを返します

これで、Windsurf IDE が Connect AI MCP Server と通信し、エディタから直接リモート MCP を通じてリアルタイムのBigQuery のデータを取得できるようになりました。

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